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在管理企业大规模服务弹性伸缩的场景下，Web应用的负载时序数据分析和预测至关重要。然而，由于应用的周期性特征和负载的复杂性，寻找一种能够适应所有应用的预测模型成为了一项挑战。美团与中国人民大学信息学院柴云鹏教授团队展开了“预测技术在弹性伸缩场景的应用”科研合作，取得了较好的成果。希望能给从事相关研究工作的同学带来一些帮助或启发。
美团技术年货 | 600+页电子书，算法、工程、测试、数据、安全系列大合集
值蛇年春节到来之际，我们精选过去一年公众号30多篇技术文章和科研论文，整理制作成一本600多页的电子书，作为一份特别的新年礼物，献给每一位热爱技术的你。愿大家乘风破浪，勇往直前！
鸿蒙应用签名实操及机制探究
本文对鸿蒙公开资料进行了深入分析和解读，梳理了鸿蒙单框架应用的签名机制，拆解每一步的实操过程和背后的实现原理，并对源码分析整理签名的校验机制。从中管中窥豹，探究鸿蒙系统的安全设计思路，希望能给从事鸿蒙研发的同学提供一些借鉴。
2024 | 美团技术团队热门技术文章汇总
本文整理了2024年美团技术团队最为热门的10篇技术文章，这些文章覆盖了基础理论、数据存储、因果推断、搜索推荐、智能测试、知识图谱、领域驱动设计等多个技术领域，期望这些精选内容能为大家带来一些启发或帮助。愿大家在新的一年里，持续深耕技术沃土，稳步前行，不断攀登新的高峰。
AutoConsis：UI内容一致性智能检测
美团到店研发平台质量工程部与复旦大学计算机学院周扬帆教授团队展开了大前端智能化测试领域的科研合作，从UI界面内容一致性校验入手，并实现了一套自动化智能检测流程，相关论文被软件工程领域具有国际影响力的会议ICSE2024（CCF-A类会议）的SoftwareInPracticeTrack（软件工程实践应用）收录。
CIKM 2024 | 美团技术团队精选论文解读
本文精选了美团技术团队被CIKM2024收录的8篇论文进行解读，覆盖了自监督学习、解释生成、CTR预测、跨域推荐、向量召回、图像生成、时效预测等多个技术领域。这些论文有美团独立研究，还有跟高校、科研机构合作的成果。希望能给从事相关研究工作的同学带来一些帮助或启发。
大前端：如何突破动态化容器的天花板？
长久以来，容器要实现动态化和双端复用，难免要牺牲掉一些性能。有没有办法让动态化容器的性能尽可能接近原生？美团金服大前端团队给出了一种解决方案，尝试突破动态化容器的天花板。
全域用户建模在美团首页推荐的探索与实践
本文详述了全域建模技术在美团首页推荐系统的发展和演进。美团首页推荐算法团队通过多阶段递进式探索验证，在召回与排序模块引入多展位、多应用渠道的多源用户交互数据，并在落地过程中解决了美团多展位、多业务、时空场景强相关性的特点导致的严重跨域信号负迁移挑战。
KDD 2024 OAG-Challenge Cup赛道三项冠军技术方案解读
大众点评技术部/搜索与内容智能团队组成的BlackPearl队伍，参加了2024年KDD2024OAG-ChallengeCup赛道的WhoIsWho-IND、PST、AQA三道赛题，以较大优势包揽了该赛道全部赛题的冠军，本文对这三个赛道的夺冠方案分别进行了解读，希望对大家有所帮助或启发。
新一代实验分析引擎：驱动履约平台的数据决策
本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎，该引擎对核心实验框架进行了标准化，并融合了众多先进解决方案，有效解决小样本挑战。同时，提供了多样化的溢出效应应对策略，并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法，以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发。
